基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统技术方案

技术编号:14560374 阅读:84 留言:0更新日期:2017-02-05 16:03
本发明专利技术公开了一种基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统,包括多源异构传感器节点模型、信息融合部和多源异构信息协同决策单元,信息融合部包括协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元;多源异构传感器节点模型的多个信号输出端分别与协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输入端连接,协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输出端分别与多源异构信息协同决策单元连接。本发明专利技术经信息融合各单元的组合及协同,实现电力设备运行状态监测、故障诊断分析、智能辅助决策功能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配网设备在线监测
,尤其涉及一种基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统
技术介绍
物联网技术目前正在全球范围内引发新一轮的产业革命,成为推动经济社会发展的重要力量。典型的物联网系统一般分为三层:感知层,网络层和应用层。其中由大量的传感设备组成了感知层网络,定义为无线自组传感器网络。无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息,并最终把这些信息发送给网络的所有者。无线传感器网络由传感器节点及汇聚节点组成,并通过传输网络将采集的数据信息发送至应用服务系统。传感器节点由传感器模块、处理器模块、通信模块、能量供应模块、天线、外壳等组成,此外,无线自组网络中的汇聚节点是具有增强功能的传感器节点,有比传感器节点更多的能量供给和内存与计算资源,实现传感信息汇聚,以及传感器网络与传输网络之间接口与协议适配。多传感器融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样,它充分地利用多个传感器资源,通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用,将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来,产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息,通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势,来提高整个传感器系统的有效性。目前,比较常用的多传感器融合方法有:卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S推理,聚类分析法,而近年来随着神经传感网络技术的发展,其最新研究也逐步运用在多传感器信息融合上。随着电力行业信息技术的迅猛发展,配电网基础网架已逐步完善,基于配电网的各种信息采集和通信网络建设也逐步开展,配电设备的运行状态的信息正在逐步改进和完善。但是,相对主网来说,目前配网在通信网络、信息采集、系统应急和调度运行等方面还存在诸多不足:(1)配网设备在线监测手段不足,缺乏设备运行状态信息,配网调度处于“盲调”状态;(2)配网投入不足,配套通信网络基础薄弱;(3)配电设备众多、点多面广,传统监测通信手段成本巨大。由于配网设备数量繁多,检修人员与设备之间配比失衡,检修工作量越来越大,过大的检修工作量已成为制约电力系统效益增长和工作效率提高的因素之一。由于缺乏必要的技术手段支撑配网状态检修工作,导致在人员有限的情况下难以及时完成工作,降低了配电网运行可靠性和服务水平。如何将传统检修方式科学地转换到智能型检修方式,利用传感器对配网线路实现配网设备及环境的实时监测,是当前面临的实际问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统,能实现电力设备运行状态监测、故障诊断分析、智能辅助决策功能。本专利技术采用的技术方案为:一种基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统,包括多源异构传感器节点模型、信息融合部和多源异构信息协同决策单元,信息融合部包括协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元;多源异构传感器节点模型的多个信号输出端分别与协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输入端连接,协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输出端分别与多源异构信息协同决策单元连接;多源异构传感器节点模型用于对传感器的数据格式进行统一;协同管理单元用于对信息融合部中各个单元间的合作进行管理,通过对传感器设备的信息采集与分析的任务进行分解,向信息融合部中各功能单元分配任务,并根据任务执行情况对各单元提出的协同请求进行回应;故障诊断单元用于实现故障的诊断任务;信息判断单元用于实现诊断所需信息的判断,接受信息融合部中其它单元提出的判断请求,进行信息的判断,并将判断结果反馈给提出的判断请求的单元;信息推理单元用于实现不确定信息的推理,根据概率模型,应用贝叶斯网络推理公式计算各有向弧对应事件发生的后验概率,并提供给多源异构信息协同决策单元作为推理诊断的依据;信息融合单元用于实现对传感设备上传的多类监测数据的融合与输出,根据信息融合部中其它单元提出的融合请求,对待融合数据进行分析,以D-S证据理论选择判据为基础进行融合方法的选择,并以所选融合方法对多论据进行融合操作获取一致性输出,将融合结果提供给信息融合部中的其它单元应用;感知学习单元用于结合历史统计信息及采集的故障信息进行学习进而获取相关元件故障的先验概率用于不确定信息的推理,使诊断系统能够适应环境变化进行信息的更新;多源异构信息协同决策单元用于对观察结果的对应的位置信息、事件的时间信息、事件描述信息、场景描述信息、元数据信息进行处理和分析,对待测设备的运行状态进行监测,并给出故障诊断分析,对存在的故障做出智能辅助决策。所述的多源异构传感器节点模型将不同传感器的数据格式统一为32个字节,包括传感器标识ID、数据Data、时间Time、状态State、电池余量BC、数据类型Type、传感器位置Lx/Ly、接收到的场强RSSI和预留信息Non;其中,传感器标识ID占用8个字节,数据Data占用4个字节,时间Time占用10个字节,状态State占用1个字节,电池余量BC占用1个字节,数据类型Type占用1个字节,传感器位置Lx/Ly占用2个字节,接收到的场强RSSI占用1个字节,预留信息Non占用4个字节。所述的多源异构信息协同决策单元在处理信息融合部传递来的信息时,首先,利用贝叶斯公式将传感器节点的可靠性分解为节点的互信度与可信度;其次,从传感器节点的监测结果相互支持、节点监测结果的不确定性、节点的历史分类正确率、节点接收目标信号的信噪比和环境影响方面分别对节点的互信度和可信度进行了推导和建模;再次,计算加权信任函数;最后计算决策结果。所述的协同管理单元包括通信管理模块、输入/输出控制模块和信息协同管理模块,通信管理模块和输入/输出控制模块分别与信息协同管理模块连接;通信管理模块用于负责系统内及系统间信息的交流,并对信息的发送及系统中各单元间信息的传递进行控制;输入/输出控制模块用于与外界信息的交流,包括多源传感信息采集、融合结果的发布及辅助决策信号的输出;本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统,其特征在于:包括多源异构传感器节点模型、信息融合部和多源异构信息协同决策单元,信息融合部包括协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元;多源异构传感器节点模型的多个信号输出端分别与协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输入端连接,协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输出端分别与多源异构信息协同决策单元连接;多源异构传感器节点模型用于对传感器的数据格式进行统一;协同管理单元用于对信息融合部中各个单元间的合作进行管理,通过对传感器设备的信息采集与分析的任务进行分解,向信息融合部中各功能单元分配任务,并根据任务执行情况对各单元提出的协同请求进行回应;故障诊断单元用于实现故障的诊断任务;信息判断单元用于实现诊断所需信息的判断,接受信息融合部中其它单元提出的判断请求,进行信息的判断,并将判断结果反馈给提出的判断请求的单元;信息推理单元用于实现不确定信息的推理,根据概率模型,应用贝叶斯网络推理公式计算各有向弧对应事件发生的后验概率,并提供给多源异构信息协同决策单元作为推理诊断的依据;信息融合单元用于实现对传感设备上传的多类监测数据的融合与输出,根据信息融合部中其它单元提出的融合请求,对待融合数据进行分析,以D‑S证据理论选择判据为基础进行融合方法的选择,并以所选融合方法对多论据进行融合操作获取一致性输出,将融合结果提供给信息融合部中的其它单元应用;感知学习单元用于结合历史统计信息及采集的故障信息进行学习进而获取相关元件故障的先验概率用于不确定信息的推理,使诊断系统能够适应环境变化进行信息的更新;多源异构信息协同决策单元用于对观察结果的对应的位置信息、事件的时间信息、事件描述信息、场景描述信息、元数据信息进行处理和分析,对待测设备的运行状态进行监测,并给出故障诊断分析,对存在的故障做出智能辅助决策。...

【技术特征摘要】
1.一种基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测系统,其特征在于:包括多源异构传感器节点模型、信息融合部和多源异构信息协同决策单元,信息融合部包括协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元;多源异构传感器节点模型的多个信号输出端分别与协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输入端连接,协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元的信号输出端分别与多源异构信息协同决策单元连接;
多源异构传感器节点模型用于对传感器的数据格式进行统一;
协同管理单元用于对信息融合部中各个单元间的合作进行管理,通过对传感器设备的信息采集与分析的任务进行分解,向信息融合部中各功能单元分配任务,并根据任务执行情况对各单元提出的协同请求进行回应;
故障诊断单元用于实现故障的诊断任务;
信息判断单元用于实现诊断所需信息的判断,接受信息融合部中其它单元提出的判断请求,进行信息的判断,并将判断结果反馈给提出的判断请求的单元;
信息推理单元用于实现不确定信息的推理,根据概率模型,应用贝叶斯网络推理公式计算各有向弧对应事件发生的后验概率,并提供给多源异构信息协同决策单元作为推理诊断的依据;
信息融合单元用于实现对传感设备上传的多类监测数据的融合与输出,根据信息融合部中其它单元提出的融合请求,对待融合数据进行分析,以D-S证据理论选择判据为基础进行融合方法的选择,并以所选融合方法对多论据进行融合操作获取一致性输出,将融合结果提供给信息融合部中的其它单元应用;
感知学习单元用于结合历史统计信息及采集的故障信息进行学习进而获取相关元件故障的先验概率用于不确定信息的推理,使诊断系统能够适应环境变化进行信息的更新;
多源异构信息协同决策单元用于对观察结果的对应的位置信息、事件的时间信息、事件描述信息、场景描述信息、元数据信息进行处理和分析,对待测设备的运行状态进行监测,并给出故障诊断分析,对存在的故障做出智能辅助决策。
2.根据权利要求1所述的一种多传感器多参量信息智能融合系统,其特征在于:所述的多源异构传感器节点模型将不同传感器的数据格式统一为32个字节,包括传感器标识ID、数据Data、时间Time、状态State、电池余量BC、数据类型Type、传感器位置Lx\...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙芊王倩王磊张景超徐恒博李红丹邹会权王文博
申请(专利权)人:国网河南省电力公司电力科学研究院国网河南省电力公司河南恩湃高科集团有限公司国家电网公司
类型:发明
国别省市:河南;41

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